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Enregistrement W2142010188 · doi:10.1016/j.breast.2013.01.007

Should all postmenopausal patients with hormone receptor-positive breast cancer receive initial therapy with aromatase inhibitors?

2013· article· en· W2142010188 sur OpenAlexaff
Matti Aapro, Cornelis J.�H. van de Velde, Christos Markopoulos, John M.S. Bartlett, Hein Putter, Rob Coleman

Notice bibliographique

RevueThe Breast · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEstrogen and related hormone effects
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTamoxifenBreast cancerOncologyAdjuvant therapyInternal medicineAromataseAdjuvantHormone therapyHormonal therapyCancerGynecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In the past few years aromatase inhibitors (AIs) have shown superior efficacy to the previous standard adjuvant endocrine therapy, tamoxifen, and are now recommended as part of current adjuvant endocrine therapy. A range of treatment strategies have been explored. MATERIALS AND METHODS: We assess the role of initial AI therapy for postmenopausal women with hormone receptor-positive breast cancer and consider the relative value of initial therapy with an AI compared with switch or extended (>5-yr) adjuvant therapy. RESULTS: Both initial AI therapy and switching/sequential tamoxifen followed by an AI are associated with longer disease- and relapse-free survival versus 5 years of tamoxifen alone. Trials comparing initial therapy with the sequence of tamoxifen followed by an AI have not demonstrated any major efficacy differences between the treatment strategies. Several analyses have been conducted to identify prognostic or predictive markers of treatment benefit to enable selection of the most appropriate adjuvant therapy. CONCLUSIONS: Initial and switching/sequential regimens are equally appropriate adjuvant treatment options for postmenopausal patients with hormone receptor-positive breast cancer. The exact tumour biology which allows for initial AI therapy has not yet been determined with certainty.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,681
Score d'incertitude au seuil0,713

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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